AI CROSSの製品・サービス一覧

当資料では、製造業において需要予測AIが在庫管理にもたらす3つの便益 について解説しております。 「余剰在庫/在庫不足」「在庫管理が煩雑でリソースが逼迫」「外部環境の 変化に弱い」といった製造業の"在庫"にまつわる代表的な課題や、課題が 発生する原因などを詳しく掲載。 また、専門知識は不要のノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■製造業の"在庫"にまつわる3つの課題 ■従来の需要予測における3つの問題点 ■需要予測AIツールがもたらす3つの便益 ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、AI予測サービスにおけるROI(投資利益率)の測り方の 需要予測編を解説しております。 基本的なROIの計算方法をはじめとし、AI予測サービスを導入した際の 投資対効果が分からないと特によくご相談いただく需要(売上や販売量など)の 予測に沿ってご紹介。 また、精度検証も可能なノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■AI予測サービス導入時にROIの計算が必要な理由 ■AI予測サービスのROI計算方法 ■AI予測サービス導入によるビジネスインパクト ■AI予測サービスでROIが高まる理由 ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、AI需要予測による在庫最適化について解説しております。 「適切な発注量を維持する」「綿密な発注計画に基づき在庫管理をおこなう」 「需要量を把握する」といった重要となるポイントや、在庫問題に陥る要因 などを分かりやすく掲載。 また、専門知識は不要のノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■在庫最適化とは ■在庫最適化で重要な3つのポイント ■在庫最適化が進まない3つの壁 ■在庫最適化のための需要予測 ■まとめ ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

本書は、「AIサービスの知識が薄く、どのように検討を進めればよいか 分からない」「導入に失敗したくない」といった方に向けた、サービス 導入フローと設計フローを解説する資料です。 サービス導入/設計の大まかな流れの他、専門知識は不要のノーコード AI需要予測ツール「Deep Predictor」もご紹介。 導入検討の際にも参考になる一冊となっておりますので、ぜひダウンロードして ご一読ください。 【掲載内容】 ■需要予測AIサービス導入の流れ ■需要予測AIサービス設計の流れ ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料は、需要予測における必要データフォーマットとデータ準備ガイドです。 需要予測に必要なデータの集め方やデータの前処理のチェックリスト、 需要予測を行うために必要となるデータ例などを詳しく解説。 また、専門知識は不要のノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■需要予測に必要なデータとは ■需要予測に必要なデータ＜ケース別＞ ■目的別予測データの選び方ガイド ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

当資料では、市場データと季節変動が需要予測に与える影響について 解説しております。 “需要予測に影響を与える相関関係の特定が可能"“新市場への参入機会を 特定できる"といった、外部データを需要予測に取り入れることによって 得られるメリットなどを掲載。 また、専門知識は不要のノーコードAI需要予測ツール「Deep Predictor」も ご紹介しており、導入検討の際に参考になる一冊となっております。 【掲載内容】 ■需要予測でよく活用される外部データ2選 ■外部データの集め方と分析方法 ■需要予測に外部データを取り入れる2つのメリット ■外部データを加味した需要予測の難しさ ■需要予測AIで変化する外部データの活用 ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

在庫管理業務が発生する企業では、正確な在庫予測が求められます。しかし、正確な在庫予測は非常に困難であり、過剰在庫や在庫不足に悩まされることも少なくありません。また、在庫予測業務に対応する担当者の負担の大きさも問題となります。 本記事では、在庫予測業務の課題点を解説するとともに、課題を解決するための手法として需要予測AIの導入についても解説いたします。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

ITの進化によって、近年特に注目を集めているのがAI技術です。 本記事では、AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例などについて解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

食品メーカーにとって、需要予測の精度は経営を左右する重要な要素です。予測を誤れば、在庫過多による食品ロスや欠品による販売機会損失が発生し、利益を圧迫してしまいます。近年はSDGsへの対応や市場競争の激化により、従来の勘や経験に頼った予測手法では限界が見えてきました。 そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測です。膨大なデータをもとにした高精度な予測は、食品ロス削減や収益最大化を実現し、持続可能な経営にもつながります。特に食品メーカーでは、変動の激しい需要を捉えるためにAIの活用が急務となっています。 本記事では、食品メーカーを取り巻く環境や需要予測の課題、AI需要予測のメリット、そしてノーコードで活用できるAI需要予測サービスまで解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。